Nghiên cứu mô hình học sâu Faster R-CNN để phát hiện và phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan trên ảnh chụp cắt lớp vi tính

Bài viết trình bày mục tiêu nghiên cứu: Thu thập dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan; Kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình theo tiêu chí về thời gian, độ chính xác. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp vi tính tiêm thuốc cản quang vùng bụng có tổn thương gồm nang gan, u mạch máu, ung thư tế bào gan nguyên phát.